在淘寶上購物中如果遇到問題，是可以去找淘寶客服咨詢的，不過很多人遇到這樣的一種情況，那就是淘寶客服遲遲沒有回復(fù)你的消息，有的人性子比較急，所以想知道遇到這樣的情況該怎么辦?

1.通過查看寶貝詳情頁的一些信息或者是自動回復(fù)來了解我們需要的信息。

對于現(xiàn)在一般的淘寶店鋪來說，因為在經(jīng)營店鋪的時候可能也會遇到一些因為信息回復(fù)不過來的情況，所以也都會選擇設(shè)置一些自動回復(fù)，里面也都會有一些關(guān)于發(fā)貨時間、派送的快遞之類的信息，因此如果我們在遇到一些像這樣的問題想要了解，但是客服卻沒有回復(fù)的時候，那么我們也就可以從淘寶店鋪的產(chǎn)品詳情頁和淘寶聊天界面里面的自動回復(fù)來找到我們所需要的信息。

2.給淘寶店鋪進行留言。

如果在我們進行購物的時候遇到一些問題，然后淘寶店鋪的客服也沒有回復(fù)，我們也并不著急想要知道這樣的問題的答案，以及這樣的情況該如何來進行解決的話，那么我們其實也不妨選擇給淘寶店鋪里面的客服來進行留言，一般來說，如果因為信息回復(fù)不過來的話，那么當(dāng)客服注意到了你的信息之后，一般也都會給出回復(fù)，到時候我們也就可以得到我們想要知道的內(nèi)容了。

3.淘寶店鋪遇到糾紛，淘寶店鋪客服不回復(fù)，可以申請讓淘寶官方介入。

當(dāng)我們在進行購物和淘寶店鋪發(fā)生了一些糾紛，導(dǎo)致雙方都不能夠協(xié)商成功，而且淘寶店鋪的客服也都選擇不回復(fù)我們的信息的話，那么我們面對這樣的一種情況的話，其實也可以選擇讓淘寶官方平臺介入來解決我們的問題，只要我們在淘寶介入的時候能夠展示出證據(jù)的話，那么一般來說淘寶平臺也能夠圓滿解決消費者的問題。

4.選擇淘寶退款。

當(dāng)我們在淘寶上面進行購物，而且買家還沒有發(fā)貨，但是在我們發(fā)消息的時候卻從來都沒有回復(fù)，那么我們也可以選擇在我們的淘寶個人中心里面找到相關(guān)的訂單，然后選擇點擊退貨，這樣一來我們也就能夠因為在購物的時候?qū)τ谖覀兿胍业降漠a(chǎn)品信息了解不清楚，而買到不符合我們預(yù)期的產(chǎn)品。

其實淘寶客服每天要接待的客戶數(shù)量非常大，所以很多時候很難及時回復(fù)大家的消息，如果大家確實有比較急的事情，可以直接撥打淘寶客服電話，這樣溝通更加快捷，處理事情也比較迅速。

淘寶客服分流不均勻是什么原因？具體分析

淘寶客服如果分流不均勻，不僅會影響到客服的工作，導(dǎo)致有些客服接待量大，影響買家的購物體驗，還會影響轉(zhuǎn)化。那淘寶客服分流不均勻是什么原因?

1.在線時長

其他一致的情況下，在線時長越長，分配到的人也越多，這里需要注意一個點，如果你的淘寶店鋪開啟了手機分流，允許客服在手機千牛接待，那么手機千牛的在線時長在子賬號后臺的“在線時長”版塊那里是沒有展示的。

2.接待時段

咨詢有高峰期和低谷期，同樣是在線一個小時，接待量不能直接對比。例如：早上7:00-8:00在線和晚上7:00-8:00在線，能收到的接待量肯定是有區(qū)別的。

3.客服分流權(quán)重

原則上權(quán)重越大，分配的買家越多。比如A客服權(quán)重是300，B客服是100，兩人同時上班，同時下班，A接待的買家會比B客服接待的多。

4.分流組不同

客服所在分組不同，分組的設(shè)置不同，接待量不能直接對比。例如：A，B客服分別在甲、乙兩個不同分組，甲組綁定了無活躍訂單、未發(fā)貨、已發(fā)貨3個狀態(tài)，乙組沒有綁定，這樣淘寶訂單狀態(tài)為無活躍訂單、未發(fā)貨、已發(fā)貨的買家會分給甲組，其他沒有綁定分組的訂單狀態(tài)會在甲乙兩個分組內(nèi)隨機分，這樣甲組客服分配量肯定比乙組多，同樣情況下A也會比B多(同樣適用于意圖分流綁定、商品分流綁定)。

5.代理賬號

當(dāng)所有參與分流的淘寶客服都不在線時，客戶發(fā)送的消息，將由代理賬號統(tǒng)一接收，所以接待量與代理賬號直接對比。例如：有A,B兩個客服，A是代理賬號，B不是，那么在兩個客服都離線時的買家就全部分配給A客服了，這樣就會導(dǎo)致分給A客服的買家比B客服多。

6.繁忙度算法

為了保證客服人效的最大化，當(dāng)客服處在繁忙狀態(tài)時(待回復(fù)人數(shù)>4)，會觸發(fā)繁忙度算法啟動，我們會根據(jù)客服當(dāng)前的繁忙狀態(tài)來分配，忙的人少分，不忙的人多分，這樣的話接待約快的人就會接的越多，能者多勞，多勞多得。

總的來說，淘寶客服分流不均勻的原因有這六點，分別是在線時長、接待時段、客服分流權(quán)重、分流組不同、代理賬號、繁忙度算法。

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